IR-LPR:大规模伊朗车牌识别数据集
计算机视觉与模式识别
2022-09-13 v1
摘要
目标检测一直具有实用性。我们世界中有许多物体,识别它们不仅能增加我们对周围环境的自动认知,也能为有意创业的人带来收益。这些引人关注的物体之一是车牌(LP)。除车牌检测可具有的安全用途外,它也可用于创造创新型业务。随着基于深度学习模型的目标检测方法的发展,适当且全面的数据集成倍重要。但由于车牌数据集频繁的商业化使用,不仅在伊朗而且在世界上都仅有有限的数据集。最大的伊朗车牌检测数据集有 1,466 张图像。此外,最大的伊朗车牌字符识别数据集有 5,000 张图像。我们准备了一个完整的数据集,包含 20,967 张汽车图像以及整个车牌及其字符的所有检测标注,可服务于多种用途。同时,用于字符识别应用的车牌图像总数为 27,745 张。
引用
@article{arxiv.2209.04680,
title = {IR-LPR: Large Scale of Iranian License Plate Recognition Dataset},
author = {Mahdi Rahmani and Melika Sabaghian and Seyyede Mahila Moghadami and Mohammad Mohsen Talaie and Mahdi Naghibi and Mohammad Ali Keyvanrad},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.04680},
year = {2022}
}
备注
This is the final draft for the paper submitted to the 12th International Conference on Computer and Knowledge Engineering (ICCKE 2022), Ferdowsi University of Mashhad, Iran